導讀

本文整理了pytorch實現(xiàn)斷電繼續(xù)訓練時需要注意的要點，附有代碼詳解。

最近在嘗試用CIFAR10訓練分類問題的時候，由于數(shù)據(jù)集體量比較大，訓練的過程中時間比較長，有時候想給停下來，但是停下來了之后就得重新訓練，之前師兄讓我們學習斷點繼續(xù)訓練及繼續(xù)訓練的時候注意epoch的改變等，今天上午給大致整理了一下，不全面僅供參考

Epoch:  9 | train loss: 0.3517 | test accuracy: 0.7184 | train time: 14215.1018  sEpoch:  9 | train loss: 0.2471 | test accuracy: 0.7252 | train time: 14309.1216  sEpoch:  9 | train loss: 0.4335 | test accuracy: 0.7201 | train time: 14403.2398  sEpoch:  9 | train loss: 0.2186 | test accuracy: 0.7242 | train time: 14497.1921  sEpoch:  9 | train loss: 0.2127 | test accuracy: 0.7196 | train time: 14591.4974  sEpoch:  9 | train loss: 0.1624 | test accuracy: 0.7142 | train time: 14685.7034  sEpoch:  9 | train loss: 0.1795 | test accuracy: 0.7170 | train time: 14780.2831  s絕望！?。。?！訓練到了一定次數(shù)發(fā)現(xiàn)訓練次數(shù)少了，或者中途斷了又得重新開始訓練

一、模型的保存與加載

PyTorch中的保存（序列化，從內存到硬盤）與反序列化（加載，從硬盤到內存）

torch.save主要參數(shù)：obj：對象 、f：輸出路徑

torch.load 主要參數(shù) ：f：文件路徑 、map_location：指定存放位置、 cpu or gpu

模型的保存的兩種方法：

1、保存整個Module

torch.save(net, path)

2、保存模型參數(shù)

state_dict = net.state_dict()torch.save(state_dict , path)

二、模型的訓練過程中保存

checkpoint = {        "net": model.state_dict(),        'optimizer':optimizer.state_dict(),        "epoch": epoch    }

將網(wǎng)絡訓練過程中的網(wǎng)絡的權重，優(yōu)化器的權重保存，以及epoch 保存，便于繼續(xù)訓練恢復

在訓練過程中，可以根據(jù)自己的需要，每多少代，或者多少epoch保存一次網(wǎng)絡參數(shù)，便于恢復，提高程序的魯棒性。

checkpoint = {        "net": model.state_dict(),        'optimizer':optimizer.state_dict(),        "epoch": epoch    }    if not os.path.isdir("./models/checkpoint"):        os.mkdir("./models/checkpoint")torch.save(checkpoint,'./models/checkpoint/ckpt_best_%s.pth'%(str(epoch)))

通過上述的過程可以在訓練過程自動在指定位置創(chuàng)建文件夾，并保存斷點文件

三、模型的斷點繼續(xù)訓練

if RESUME:    path_checkpoint = "./models/checkpoint/ckpt_best_1.pth"  # 斷點路徑    checkpoint = torch.load(path_checkpoint)  # 加載斷點
    model.load_state_dict(checkpoint['net'])  # 加載模型可學習參數(shù)
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])  # 加載優(yōu)化器參數(shù)    start_epoch = checkpoint['epoch']  # 設置開始的epoch

指出這里的是否繼續(xù)訓練，及訓練的checkpoint的文件位置等可以通過argparse從命令行直接讀取，也可以通過log文件直接加載，也可以自己在代碼中進行修改。關于argparse參照我的這一篇文章：

HUST小菜雞：argparse 命令行選項、參數(shù)和子命令解析器

https://zhuanlan.zhihu.com/p/133285373

四、重點在于epoch的恢復

start_epoch = -1

if RESUME:    path_checkpoint = "./models/checkpoint/ckpt_best_1.pth"  # 斷點路徑    checkpoint = torch.load(path_checkpoint)  # 加載斷點
    model.load_state_dict(checkpoint['net'])  # 加載模型可學習參數(shù)
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])  # 加載優(yōu)化器參數(shù)    start_epoch = checkpoint['epoch']  # 設置開始的epoch


for epoch in  range(start_epoch + 1 ,EPOCH):    # print('EPOCH:',epoch)    for step, (b_img,b_label) in enumerate(train_loader):        train_output = model(b_img)        loss = loss_func(train_output,b_label)        # losses.append(loss)        optimizer.zero_grad()        loss.backward()        optimizer.step()

通過定義start_epoch變量來保證繼續(xù)訓練的時候epoch不會變化

斷點繼續(xù)訓練

一、初始化隨機數(shù)種子

import torchimport randomimport numpy as np
def set_random_seed(seed = 10,deterministic=False,benchmark=False):    random.seed(seed)    np.random(seed)    torch.manual_seed(seed)    torch.cuda.manual_seed_all(seed)    if deterministic:        torch.backends.cudnn.deterministic = True    if benchmark:        torch.backends.cudnn.benchmark = True

關于torch.backends.cudnn.deterministic和torch.backends.cudnn.benchmark詳見

Pytorch學習0.01:cudnn.benchmark= True的設置

https://www.cnblogs.com/captain-dl/p/11938864.html

pytorch---之cudnn.benchmark和cudnn.deterministic_人工智能_zxyhhjs2017的博客

https://blog.csdn.net/zxyhhjs2017/article/details/91348108

benchmark用在輸入尺寸一致，可以加速訓練，deterministic用來固定內部隨機性

二、多步長SGD繼續(xù)訓練

在簡單的任務中，我們使用固定步長（也就是學習率LR）進行訓練，但是如果學習率lr設置的過小的話，則會導致很難收斂，如果學習率很大的時候，就會導致在最小值附近，總會錯過最小值，loss產(chǎn)生震蕩，無法收斂。所以這要求我們要對于不同的訓練階段使用不同的學習率，一方面可以加快訓練的過程，另一方面可以加快網(wǎng)絡收斂。

采用多步長 torch.optim.lr_scheduler的多種步長設置方式來實現(xiàn)步長的控制，lr_scheduler的各種使用推薦參考如下教程：

【轉載】 Pytorch中的學習率調整lr_scheduler,ReduceLROnPlateau

https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10630302.html

所以我們在保存網(wǎng)絡中的訓練的參數(shù)的過程中，還需要保存lr_scheduler的state_dict，然后斷點繼續(xù)訓練的時候恢復

#這里我設置了不同的epoch對應不同的學習率衰減，在10->20->30，學習率依次衰減為原來的0.1，即一個數(shù)量級lr_schedule = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer,milestones=[10,20,30,40,50],gamma=0.1)optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1)
for epoch in range(start_epoch+1,80):    optimizer.zero_grad()    optimizer.step()    lr_schedule.step()
    if epoch %10 ==0:        print('epoch:',epoch)print('learningrate:',optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'])

lr的變化過程如下：

epoch: 10learning rate: 0.1epoch: 20learning rate: 0.010000000000000002epoch: 30learning rate: 0.0010000000000000002epoch: 40learning rate: 0.00010000000000000003epoch: 50learning rate: 1.0000000000000004e-05epoch: 60learning rate: 1.0000000000000004e-06epoch: 70learning rate: 1.0000000000000004e-06

我們在保存的時候，也需要對lr_scheduler的state_dict進行保存，斷點繼續(xù)訓練的時候也需要恢復lr_scheduler

#加載恢復if RESUME:    path_checkpoint = "./model_parameter/test/ckpt_best_50.pth"  # 斷點路徑    checkpoint = torch.load(path_checkpoint)  # 加載斷點
    model.load_state_dict(checkpoint['net'])  # 加載模型可學習參數(shù)
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])  # 加載優(yōu)化器參數(shù)    start_epoch = checkpoint['epoch']  # 設置開始的epoch    lr_schedule.load_state_dict(checkpoint['lr_schedule'])#加載lr_scheduler


#保存for epoch in range(start_epoch+1,80):
    optimizer.zero_grad()
    optimizer.step()    lr_schedule.step()

    if epoch %10 ==0:        print('epoch:',epoch)        print('learning rate:',optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'])        checkpoint = {            "net": model.state_dict(),            'optimizer': optimizer.state_dict(),            "epoch": epoch,            'lr_schedule': lr_schedule.state_dict()        }        if not os.path.isdir("./model_parameter/test"):            os.mkdir("./model_parameter/test")torch.save(checkpoint,'./model_parameter/test/ckpt_best_%s.pth'%(str(epoch)))

三、保存最好的結果

每一個epoch中的每個step會有不同的結果，可以保存每一代最好的結果，用于后續(xù)的訓練

第一次實驗代碼

RESUME = True
EPOCH = 40LR = 0.0005

model = cifar10_cnn.CIFAR10_CNN()
print(model)optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=LR)loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
start_epoch = -1

if RESUME:    path_checkpoint = "./models/checkpoint/ckpt_best_1.pth"  # 斷點路徑    checkpoint = torch.load(path_checkpoint)  # 加載斷點
    model.load_state_dict(checkpoint['net'])  # 加載模型可學習參數(shù)
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])  # 加載優(yōu)化器參數(shù)    start_epoch = checkpoint['epoch']  # 設置開始的epoch


for epoch in  range(start_epoch + 1 ,EPOCH):    # print('EPOCH:',epoch)    for step, (b_img,b_label) in enumerate(train_loader):        train_output = model(b_img)        loss = loss_func(train_output,b_label)        # losses.append(loss)        optimizer.zero_grad()        loss.backward()        optimizer.step()
        if step % 100 == 0:            now = time.time()            print('EPOCH:',epoch,'| step :',step,'| loss :',loss.data.numpy(),'| train time: %.4f'%(now-start_time))
    checkpoint = {        "net": model.state_dict(),        'optimizer':optimizer.state_dict(),        "epoch": epoch    }    if not os.path.isdir("./models/checkpoint"):        os.mkdir("./models/checkpoint")torch.save(checkpoint,'./models/checkpoint/ckpt_best_%s.pth'%(str(epoch)))

更新實驗代碼

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.1)lr_schedule = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer,milestones=[10,20,30,40,50],gamma=0.1)start_epoch = 9# print(schedule)

if RESUME:    path_checkpoint = "./model_parameter/test/ckpt_best_50.pth"  # 斷點路徑    checkpoint = torch.load(path_checkpoint)  # 加載斷點
    model.load_state_dict(checkpoint['net'])  # 加載模型可學習參數(shù)
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])  # 加載優(yōu)化器參數(shù)    start_epoch = checkpoint['epoch']  # 設置開始的epoch    lr_schedule.load_state_dict(checkpoint['lr_schedule'])
for epoch in range(start_epoch+1,80):
    optimizer.zero_grad()
    optimizer.step()    lr_schedule.step()

    if epoch %10 ==0:        print('epoch:',epoch)        print('learning rate:',optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'])        checkpoint = {            "net": model.state_dict(),            'optimizer': optimizer.state_dict(),            "epoch": epoch,            'lr_schedule': lr_schedule.state_dict()        }        if not os.path.isdir("./model_parameter/test"):            os.mkdir("./model_parameter/test")torch.save(checkpoint,'./model_parameter/test/ckpt_best_%s.pth'%(str(epoch)))